Цели
Выпускники данной сертификационной программы получат углубленные знания статистических и цифровых инструментов для интерпретации и анализа различных экономических явлений, построения моделей и экономического прогнозирования для компаний и госсектора. Студенты получат навыки, необходимые для разработки и анализа экономической политики, основанной на данных, а также для анализа больших потоков данных (big data) и оценки финансовых и бизнес-процессов.
Программа использует междисциплинарный подход к обучению и стремится обеспечить серьезный и современный академический опыт в области экономики с использованием цифровых технологий, программирования и статистики.
Перспективы для выпускников
Согласно последнему отчету главного профессионального агрегатора LinkedIn, Emerging Jobs Report, в последние годы тремя основными трендами в плане создаваемых и пользующихся спросом рабочих мест стали: работа с данными (data science), искусственный интеллект (artificial intelligence), робото-инжерения (robotics engineering). Спрос на работников, работающих с данными, вырос на 37% в 2019 и продолжает значительно расти во всех отраслях. Отчасти этот рост объясняется развитием и эволюцией ранее существующих профессий, таких как экономисты и статистики, а также возросшим упором на работу с данными в академических исследованиях. Однако гораздо больше повлияло на это то, что данные и цифровая информация становятся ключевыми ресурсами в работе широкого спектра областей экономики. Результаты анализа данных все чаще являются ключевым критерием при стратегическом управлении компаний и оценке эффективности бизнес-решений. Умение работать с данными становится все более важным навыком для всех организаций на всех уровнях.
Ожидаемые навыки и знания
Сертификат по программе DSE идет в дополнение к основному диплому по экономике и подтверждает, что вдобавок к обширным знаниям по экономике, у выпускника также имеются более глубокие аналитические навыки по работе с данными. Учебная программа дает студентам-экономистам основы программирования в R, анализа и визуализации экономических данных, а также применения дата-аналитики в экономических исследованиях.
Курсы для получения сертификата:
Часть курсов для сертификата также представлены в основной учебной программе по экономике (эконометрика, прикладная эконометрика и семинары по написанию дипломной работы)
- Визуализация данных (3 ECTS)
Prerequisites: None
- Анализ данных в экономике (3 ECTS)
Prerequisites: Data Visualization course
- Введение в эконометрику (6 ECTS) counts toward Economics major
This course is an undergraduate level introduction to econometrics, in which the tools of economic theory, mathematics, and statistical inference are applied to the analysis of economic phenomena. By the end of this course, students should be able to: understand the nature and scope of econometrics as a social science; use statistical analysis, including the classical regression model, to estimate relevant economic parameters, predict economic outcomes, and test economic hypotheses using quantitative data; understand the basic assumptions of the classical linear regression model; develop and maintain a working knowledge of econometrics that will provide a basic foundation for future study in econometrics and statistical techniques.
Prerequisites: Students are expected to have completed Statistics course (MAT 307).
- Прикладная эконометрика (6 ECTS) counts toward Economics major
The objective of the course is to equip students with econometric tools necessary to conduct their own research. The most widely used techniques in empirical analysis are studied. As the name of the course suggests, the emphasis will be put on application and practice with no detailed treatment of theoretical derivations. The course features weekly lectures covering theory and seminars covering practical exercises in R.
Prerequisites: Students are expected to have completed Introduction to Econometrics course (ECO 320.1) and Intro to Programming with R course.
- Введение в программирование с R (6 ECTS)
This course is aimed at introducing programming and computational tools useful for future careers as data scientists. In the course, students will set up their own R programming environment; learn how to write, execute and modify R code and R scripts; load data sets into R, create effective numerical and graphical summary statistics, and see how to use R to perform some common statistical analyses; use programming techniques such as loops, conditionals and functions, to effectively solve practical and analytical issues that data scientists encounter when working with data.
Prerequisites: Students are expected to have completed Statistics course (MAT 307).
- Большие данные / Big Data (6 ECTS)
This course introduces to students the core concepts behind big data problems, applications, and systems. It provides necessary skills to use of the most common frameworks, Hadoop, along with R. At the end of this course, students will be able to: describe the Big Data landscape including examples of real world big data with some focus on economic problems; learn factors that affect data collection, monitoring, storage, analysis and reporting; structure analysis using Big Data.
Prerequisites: Students are expected to have completed Intro to Programming with R course
- Семинары по написанию дипломной работы I and II для специалистов по работе с данными (12)
The main purpose of these courses is to equip students with skills for conducting economic research as data scientists and assist them in the process of working on senior thesis projects. Specifically, students will be guided along the process of researching the literature on a specific topic, posing a well-defined research question, and answering it using data in a form of research paper.
Prerequisites: Research Methods and Applied Econometrics courses
- По желанию: Онлайн курсы от MITx MicroMasters Program in DEDP
Economics Department has been collaborating with MITx MicroMasters DEDP Program to provide data science related courses for Master’s students. AUCA recognizes the program’s credential as a part of collaboration agreement. The most successful senior students from DSE certificate program will also have an opportunity to take some of the online courses offered by MITx MicroMasters Program for credits.